A mixed method mentorship audit: assessing the culture that impacts teaching and learning in a polytechnic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The benefits of mentorship to individuals in post-secondary relate to wellbeing, satisfaction, and perceived success which translates to organizational commitment. Mentorship improves skills in academic roles and leadership, yet a disconnect remains on what mentees and mentors expect and what institutions provide. Supports are required for mentorship to be effective in empowering employees and creating a culture that espouses competence and autonomy through collaboration and creativity. The aim of this research was to replicate and advance an earlier study assessing nursing and health sciences in a polytechnic to describe the perceived mentorship culture for faculty, professional services, and leadership, across a provincial organization. This was accomplished through a sequential descriptive mixed methods study assessing the building blocks and hallmarks of a Mentorship Culture Audit. This paper reports on both the comparative assessment from 2013 and this new quantitative survey, along with a qualitative component enhancing the understanding of the mentorship culture within a polytechnic providing a variety of programming for vocational students. The audit revealed the employee perception of a mentorship culture to a mean of 4.52 on a seven-point Likert scale and noted areas of strength or infrastructure to be developed. Qualitative data portrayed further understanding where hallmarks of mentorship promoted or were lacking for informal or formal structures. Organizations benefit from mentorship. Tailoring mentorship to a framework ensures mentorship is anchored for success. This study is unique in its replication, the mixed methods approach, and its originality as an organizational level mentorship assessment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,031 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».